vivo Arm 联合实验室于近日正式揭牌。作为各自领域的前沿企业，Arm 与 vivo 分别在不同层面深耕芯片技术研发，并于 2022 年开启技术交流，此次联合实验室的成立标志着双方更紧密的合作：基于真实应用场景，深度分析性能和功耗瓶颈，共同探讨并优化调校方案，充分发挥平台优势，以此实现更佳的性能表现。与此同时，推动生态系统高效合作，由此加速新特性落地。据悉，此次合作的部分关键成果将应用在即将于十月发布的 vivo X200
Arm 控股有限公司（纳斯达克股票代码：ARM，以下简称“Arm”）近期宣布通过将 Arm® Kleidi 技术集成到 PyTorch 和 ExecuTorch，赋能新一代应用在 Arm CPU 上运行大语言模型 (LLM)。Kleidi 汇集了最新的开发者赋能技术和关键资源，旨在推动机器学习 (ML) 技术栈中的技术协作和创新。通过这些重要进展，Arm 致力于为任一 ML 技术栈的开发者提供更为顺畅的体验。 Arm 战略与生态部开发者技术副总裁 Alex Spinelli 表示：“Arm 正与领先的云服
作为人工智能 (AI) 的创新基础，众多企业都在使用通用且应用广泛的 Arm 计算平台。迄今为止，合作伙伴基于 Arm 架构的芯片出货量已超过 2,900 亿颗。如今，Arm 已为各类技术领域的 AI 应用提供支持，这也是为何 AI 的技术先行者们能够基于 Arm 平台快速创新的关键原因。无论是现在还是未来，Arm 平台都是 AI&nbs
Arm 始终专注于架构演进，确保生态系统能够适应未来的技术趋势和不断变化的计算需求。Armv9 架构上的 可伸缩矩阵扩展 (SME) 显著提高了 Arm CPU 对现有人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 工作负载的处理能力，从而在各种 AI 驱动的设备和应用中带来速度更快、响应更灵敏的用户体验。在此前的内容中，Arm 技术专家为大家简要介绍了 SME 和 SME 指令 ，本期将带你了解如何使用 Neon、可伸缩向量扩展 (SVE)
此前的新冠疫情带给企业的教训在于全球供应链的脆弱性。疫情叠加恶劣天气，使得整个市场难以可靠地获得组装产品所需的关键组件和微处理器。由于缺乏稳定的物料供应渠道，尽管在制造方面付出了极大努力，施耐德电气仍然面临着进度和交付延迟的挑战。为此，施耐德电气致力于在应对此类情况时变得更加坚韧。微处理器等关键零部件的短缺让整个公司倍感压力，他们需要迅速对现有产品进行重新设计。为了应对这种情况，工程师们需要找到可用的替代组件并修改设计。然而，切换到新的微处理器通常要进行大幅改动，甚至会涉及到软件层。定制化 vs 可移植性
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